AI发展历史
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的本质,并生产出一种新的能与人类智能相匹敌的智能。人工智能这个词第一次出现是在1956年,当时的历史背景正在经历着数学理论和计算机技术飞速发展,让许多科学家对AI的发展充满信心。
1.人工智能的早期时期(1956-1987)
1956年,美国达特茅斯学院的研究人员约翰•麦卡锡(John McCarthy)提出"人工智能"这个词来描述如何实现和人工系统相当的智能。
人工智能的早期研究以符号主义为主,研究者试图用符号逻辑来表现知识与推理。其中一个成功例子是1959年Allen Newell和Herbert Simon开发的证明定理机器人The Logic Theorist。
此后人工智能研究持续活跃,1965年Herbert Simon预测,在1985年,机器将达到和人同等的智力。然而到了70年代,人工智能研究进入了第一个“AI冬天”,研究进展缓慢,达不到早期预期,资金和兴趣都出现下降。
2.人工智能的复苏(1987年至今)
80年代后,人工智能研究重新活跃起来, 进入了复苏期。这得益于三个方面的发展:
- 专家系统的出现,人工智能开始应用在实际问题上。
- 计算机的运算能力大幅提高,特别是为神经网络研究提供了计算基础。
- 大数据的出现为机器学习和深度学习提供了海量训练数据。
1997年Deep Blue击败国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫,标志着机器在游戏领域超越人类。
2005年,斯坦福大学的Sebastian Thrun团队让自动驾驶车Stanley完整地驾驶通过132英里长的沙漠之路,是自动驾驶发展的一个重要里程碑。
2012年,深度学习开始流行,分类器AlexNet在图像分类竞赛ImageNet上表现突出。
DeepMind团队开发的AlphaGo于2015年击败欧洲围棋冠军,2016年又击败人类世界冠军李世石,显示出人工智能在逻辑游戏领域的强大实力。
“深度学习三巨头”之称的Yoshua Bengio 、 Yann LeCun 、 Geoffrey Hinton 共同获得了 2018 年的图灵奖，这是图灵奖 1966 年建立以来少有的一年颁奖给三位获奖者。
2015年12月，OpenAI 成立：OpenAI 由伊隆·马斯克、塞缪尔·阿尔曼、格雷戈·布洛克等人共同创立，旨在推动人工智能技术的发展和应用，同时避免人工智能对人类造成的潜在威胁。
2018年，OpenAI 推出 GPT：OpenAI 推出了基于 Transformer 模型的语言生成器 GPT，能够生成高质量的自然语言文本，受到了广泛的关注和认可。 2019年GPT-2（Generative Pre-trained Transformer 2）由OpenAI发布，作为GPT的继任者，它在自然语言处理领域产生了重大影响。 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）于2020年由OpenAI发布，是当时世界上最大、最先进的自然语言处理（NLP）模型之一。GPT-3以其卓越性能、广泛应用和较前代模型的大幅度改进而著称。 ChatGPT是基于GPT-3模型的一个衍生产品，专为对话式AI任务进行了优化和应用。它与GPT-3之间的关系紧密，可以看作是GPT-3在对话场景下的应用实例。ChatGPT的发布进一步推动了自然语言处理技术在会话式AI领域的发展。
3.其他
Stable Diffusion
Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文字到图像生成模型。它主要用于根据文字的描述产生详细图像，能够在几秒钟内创作出令人惊叹的艺术作品。
Midjourney
4.伦理和社会挑战
尽管AI技术在过去十年取得了巨大进步，但也带来了一系列伦理和社会挑战。首先是隐私和数据安全问题。大规模数据的收集和使用引发了对个人隐私的关注，需要制定更加严格的数据保护和隐私政策。
其次，算法的公平性和偏见问题也备受关注。由于训练数据的偏差或算法设计上的问题，AI系统可能存在性别、种族或其他歧视性偏见。确保算法的公正性和可解释性成为了一个重要的研究方向。
此外，自动化带来的人力替代问题也需要解决。虽然AI的发展为生产力提升和工作流程优化带来了巨大潜力，但同时也可能导致部分工作岗位的消失。因此，重视人力资源培训和转型是保证人类在AI时代中有工作和生活保障的关键。
